城市输配水系统二次供水中微生物的分布规律研究

城市输配水系统二次供水中微生物的分布规律研究

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时间:2018-12-30

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1、摘要二次供水设施水质污染的问题普遍存在于我国城市供水系统中,其中细菌再生长带来的问题日益得到了人们的关注和重视。本文以某高校校园内采用二次供水的小区为研究对象,对其配水水质进行了监测,系统、深入的研究了二次供水系统中细菌生长分布规律,并建立了细菌总数的预测模型,提出了对二次供水系统细菌生长繁殖的控制措施。-本研究在二次供水小区和位于管网末梢的某高层建筑内共设置了6个监测点,对17项水质指标进行了检测,取得了大量的水质数据,分析了各个监测点的水质变化规律以及地下水池对配水水质的影响。采用R2A培养基取代常规的平板计数琼脂(PCA)进行细

2、菌总数计数,在一定程度上解决了平板计数存在的检出数目偏低的问题,分析了二次供水系统中细菌的分布规律以及各水质指标对HPC的影响。另外,在小区某建筑不同楼层设立监测点,分析了单体楼内水质情况,并在实验小区进行了加密实验,研究了小区内水质随时间变化规律。在对所监测指标进行相关性分析的基础上,选取了与HPC相关性较高的总余氯、浊度0总铁、Uv254、氨氮作为输入,HPC作为输出,建立了三层BP神经网络细菌总数预测模型,分别对常规指标对HPC的预测、监测点之间互相预测和地下水池入口对小区内监测点HPC的预报进行了模拟,,所建立模型能够较好的模

3、拟管网中HPC的变化趋势,但是由于神经网络易陷入局部最小的缺陷,造成了定量预测中出现部分预测值误差过大,因此本研究按照水质标准规定的细菌总数100CFU/Inl为界限,对二次供水系统中细菌总数是否超标进行了预测,结果表明利用神经网络建立的模型能够达到较高的预报精度。在水质分析、对细菌生长繁殖规律深入研究的基础上,从提高水厂出水水质、市政管网管径和材质的选择、二次供水设施的选择、改造和管理等方面,提出了二次供水系统中细菌生长繁殖的控制措施。关键词:二次供水HPC水质模型BP神经网络细菌再生长控制ABSTRACTTheproblemofw

4、aterqualitypollutioninsecondarywatersupplysystems(swss)isverycommoninChina,andPeoplehavegivenmoreattentionstothemicrobiologicalwaterquality.AnareawithSWSSinacampuswaschosenforthisstudy.Bymonitoringthewaterquality,thispaperstudiedtherulesofbacterialregrowthanddistributin

5、g.inSWSS,establishedabacterialpredictingmodel,andthenpointedOUtmeasurestopreventregrowthofbacteria.6monitoringsitesweresetand17waterqualityparameterswereanalyzed.AgreatdealofwaterqualitydataWasgained.Withthisdata,weanalyzedthechangesofwaterqualityinSWSS,andthereasonshow

6、cisternaffectedonHPC.InthisarticleR2Aculturemediumwasusedfortheplatecountinsteadofplatecountagar(PEA),inordertOsolvetheproblemthatHPCisundertherealnumberusingPCA.ItwasstudiedthattherulesofbacteriadistributinginSWSS,andhowotherparametersaffectedHPC.Inaddition,weset3monit

7、oringsitesatdifferentfloorsaimingforstudying·waterqualityinthisbuilding.DensewatersamplingWasmadetostudyhowthewaterqualitychangesalongwithtimeinthechosenarea.Basedontherelativityoftheseparameters,wechosetotalresidualchlorine,turbidity,Fe,Uv254andNH3-Nasinput,HPCasoutput

8、.ABPneuralnetworkmodelwith3layerswasestablishedtopredictHPC.WeusedthismodeltopredictHPCwithotherparameters,pre

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